{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "a8afc607",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 这里是多任务学习"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "beb23dc0",
   "metadata": {},
   "source": [
    "多任务学习通俗一点来讲就是一个神经网络中要干的事情有很多 比如一个神经网络要检测的是无人汽车的驾驶技术之类的\n",
    "无人驾驶肯定是要检测很多的目标，比如行人 路灯...\n",
    "\n",
    "这个时候一个神经网络要检测很多个目标 这个就是多目标检测 和迁移学习一样 要是一个检测了很多的任务的网络用于值检测一个任务\n",
    "的网络的时候 那么这个多任务的网络多多少少都会和单个任务网络重合的地方 这个时候多任务的网络迁移到单个任务的网络中去的时候效果就会非常好。\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "fcf55e97",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "个人认为这和多任务的学习和迁移学习类似 可能后面的目标检测要使用到多任务学习。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "19e66c00",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 这里讲一下为什么在目标检测的时候一个神经网络来识别多个目标回比你从头开始一个个建立网络来的好"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "9ab1df5f",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "在多任务学习中，假设要检测1000个 然后做一个特殊的处理 我现在值只检测999个，然后使用这个999个多任务的神经网络去检测剩下的一个\n",
    "一般的情况下 ，这个检测效果会十分的好。这个是因为和迁移学习一样，一些低特征的会被检测到。\n",
    "\n",
    "同时，这个也侧面说明了多任务学习中 同时检测多个的时候由于很多东西多多少少存在相似的特征，这个时候相辅相成。就是这个意思。"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.9.12"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}
